公开(公告)号：CN113190765B

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202110443387.8

申请日：2021-04-23

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 张翔宇 ,  解峥

IPC: G06F16/9536 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明公开了基于社交网络重构的意见领袖识别方法和装置。所述方法包括：获取多个用户的行为数据；根据多个用户的行为数据，构建社交网络；根据各用户的行为数据，确定各用户对于目标话题领域的关注度；基于预设的规则，根据各用户对于所述目标话题领域的关注度，重构所述社交网络；基于重构的社交网络，选择所述目标话题领域的意见领袖。基于该方法及装置，可以实现对于目标话题领域的意见领袖的准确识别。

公开(公告)号：CN111737590B

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202010442783.4

申请日：2020-05-22

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 王鹏 ,  刘春阳 ,  张丽 ,  张旭 ,  张翔宇 ,  陈志鹏 ,  解峥

IPC: G06F16/9536 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明公开了社交关系挖掘方法、装置、电子设备以及存储介质。所述方法包括：获取群组的对话流数据；将所述对话流数据划分为多个对话队列，其中，各对话队列的时间跨度小于或等于时间阈值；根据各对话队列中对话信息的上下文相关度，确定构成真实对话场景的对话队列；提取所述构成真实对话场景的对话队列所对应的用户，作为具有社交关系的用户。基于该方法及装置，可以还原对话场景，进而更加精准地映射对话用户，挖掘用户社交关系。

公开(公告)号：CN116681066A

公开(公告)日：2023-09-01

申请号：CN202310499505.6

申请日：2023-05-06

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 张翔宇 ,  张旭 ,  陈彤

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/30 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明公开了基于ERNIE模型的态度检测方法，其特征在于，包括：获取待测某信息下的原创文本及其评论、转发关系，得所述待测某信息下的原创文本及其对应的评论文本和转发文本；基于ERNIE模型，对所述原创文本、评论文本和转发文本的态度进行检测，得文本态度检测结果；获取所述原创文本、评论文本和转发文本对应的用户ID和发布时间，根据所述文本态度检测结果，采用时间衰减函数和最大概率和的规则，对待测用户的态度进行检测，得用户态度检测结果；以及，基于ERNIE模型的态度检测装置。本发明具有对态度的识别的精度高、泛化能力强等优点。

公开(公告)号：CN113268673B

公开(公告)日：2023-06-02

申请号：CN202110443364.7

申请日：2021-04-23

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  北京蓝光汇智网络科技有限公司

Inventor： 张传新 ,  梁汝锋 ,  解峥 ,  王宇 ,  刘春阳 ,  刘巨安 ,  张旭 ,  陈志朋 ,  张翔宇 ,  王菲

IPC: G06F16/9536 ,  G06F40/253 ,  G06F40/284

Abstract: 本发明公开了一种互联网行动类信息线索分析的方法，包括：从互联网获取信息文本；将信息文本输入预训练的行动线索标注算法模型中，应用预训练的行动线索标注算法模型获取信息文本中的行动类信息线索单词；其中，所述行动类信息线索单词的实体类型包括自定义类型，所述行动线索标注算法模型对属于自定义类型的单词的权重进行增量运算。本发明可以对采集内容进行快速的语法分析，获取内容中用户关注的时间、地点、人物和活动等行动类线索信息，这样就可以对关键词信息进行标注或分类，最终让用户可以很清晰、明了的查看线索信息内容。

公开(公告)号：CN112667872B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202011290564.5

申请日：2020-11-17

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  中国科学院计算技术研究所

Inventor： 刘春阳 ,  解伟凡 ,  张翔宇 ,  钟习 ,  解峥 ,  杜慧 ,  王鹏 ,  俞晓明 ,  刘悦

IPC: G06F16/951 ,  G06F16/9532 ,  G06F16/25 ,  G06F9/445 ,  G16H50/80

Abstract: 本发明公开了新冠肺炎疫情数据的实时采集方法，包括以下步骤：一、建立配置文件，将多个信源网站内实时反映疫情数据的网页的基本信息预置在配置文件中，包括多个字段的名称、各字段的存储路径，各字段的被采纳次数；二、采集网页数据，通过配置文件中待采集字段的存储路径从多个信源网站采集待采集字段当前的数值；三、数据对齐处理，以待采集字段的数据对齐结果为待采集字段的采集数据；步骤四、更新配置文件，将各信源网站中待采集字段的数值与待采集字段的采集数据相同的信源网站中待采集字段的被采纳次数加1。本发明的方法从多个信源网站的实时数据中获取可信度最高的数据作为采集数据，提高了疫情实时数据的准确性。

公开(公告)号：CN114297498A

公开(公告)日：2022-04-08

申请号：CN202111638795.5

申请日：2021-12-29

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 张丽 ,  刘春阳 ,  张旭 ,  张翔宇

IPC: G06F16/9535 ,  G06F16/9536 ,  G06N3/04 ,  G06Q50/00

Abstract: 本发明通过网络技术处理领域的方法，实现了一种基于关键传播结构感知的意见领袖识别方法和装置。方法基于神经网络算法，设计用户双重特征提取模块和关键传播结构挖掘模块两个逻辑模块组成，通过输入微博中不同话题数据，得到输入数据中具有代表性特征的意见领袖及关联关系输出。本发明设计基于节点中心度的消息传递机制，充分结合了节点在拓扑结构中的重要性，构造了一个新的图神经网络模型提取社交网络中用户的特征。首次利用图分类任务挖掘不同事件中的关键结构信息，在挖掘社交网络中top‑k个意见领袖的同时能够从节点连通性、节点相似度、节点中心度三个角度学习意见领袖之间潜在的联系，构造网络中的关键传播结构。

公开(公告)号：CN109241483B

公开(公告)日：2021-10-12

申请号：CN201811008674.0

申请日：2018-08-31

Applicant: 中国科学院计算技术研究所 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 张凯 ,  刘春阳 ,  吴昱明 ,  王鹏 ,  钟习 ,  张旭 ,  刘悦 ,  李雄 ,  俞晓明 ,  张翔宇

IPC: G06F16/958

Abstract: 本发明涉及一种基于域名推荐的网站发现方法，包括：在域名字符集随机选取任意字符排列组合以获得词根字符串；以该词根字符串组成候选字符串；将该候选字符串与候选域名后缀进行拼接，组成推荐域名；对该推荐域名进行DNS解析，以判断为合法的该推荐域名为合法域名；验证该合法域名是否存在对应网站，若存在则获取为目标网站。

公开(公告)号：CN113221542A

公开(公告)日：2021-08-06

申请号：CN202110348599.8

申请日：2021-03-31

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  北京理工大学

Inventor： 张翔宇 ,  张旭 ,  王鹏 ,  刘春阳 ,  解峥 ,  商建云 ,  张华平 ,  蔡佳豪 ,  杜伦

IPC: G06F40/232 ,  G06F40/242 ,  G06F40/284

Abstract: 本发明涉及一种基于多粒度融合与Bert筛选的中文文本自动校对方法，属于自然语言处理技术领域；本发明通过结合字粒度与词粒度级别的校对模型，以期能够利用不同粒度级别的信息。字粒度模型采用集成规则生成候选集与Bert筛选的方法，词粒度采用传统方法，先构建候选集，然后使用N‑Gram模型计算句子困惑度取最佳候选。另外该方法还解决了多字少字等错误类型问题。实验结果验证了该方法能有效提高检错纠错的召回率，有效提升校对模型性能。对比现有技术，本发明规避了字粒度校对模型和词粒度校对模型带来的局限性，基于多粒度融合与Bert筛选通过两种粒度有效结合不同层次信息，通过N‑Gram LM打分与Bert进行筛选，能够有效提高错误的召回率和校对的准确率。

公开(公告)号：CN110083699B

公开(公告)日：2021-01-12

申请号：CN201910202638.6

申请日：2019-03-18

Applicant: 中国科学院自动化研究所 ,  国家计算机网络与信息安全管理中心

Inventor： 刘春阳 ,  王乾宇 ,  张旭 ,  何赛克 ,  张翔宇 ,  郑晓龙 ,  曾大军 ,  彭鑫

IPC: G06F16/35

Abstract: 本发明提出了一种基于深度神经网络的新闻流行度预测模型训练方法，包括：获取特定主题设定时间段的新闻文章数据，用Pandas进行数据清洗后按照设定时间长度进行顺次分组，获取按时间顺序排列得到新闻流行度序列；依据所述新闻流行度序列，从第一个流行度开始依次按照采样长度为w的连续序列作为输入样本，并采样其之后一期的数据作为输出样本，构建训练样本集；随机从训练样本集中选择训练样本对基于LSTM网络的新闻流行度预测模型进行训练，并采用Pearson相关系数进行关联性分析删除不良的训练样本，循环训练过程至训练结束。本发明可以获得用来对无趋势性、无季节性及非线性新闻流行度进行较高准确率预测的新闻流行度预测模型。

公开(公告)号：CN110222262A

公开(公告)日：2019-09-10

申请号：CN201910435231.8

申请日：2019-05-23

Applicant: 国家计算机网络与信息安全管理中心 ,  北京天润基业科技发展股份有限公司

Inventor： 刘春阳 ,  王鹏 ,  张旭 ,  张翔宇 ,  陈志鹏 ,  李磊 ,  王利军

IPC: G06F16/9535 ,  G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种利用新闻评论行为的网络用户人格自动识别方法：步骤一、利用新闻语料资源，对每个新闻文本内容进行中文分词；筛选掉停用词后得到该语料库的所有不同的词条，作为新闻内容词典；步骤二、利用机器学习方法，建立新闻评论行为到人格的预测模型；步骤三、在得到预测模型之后，针对新的网络用户，获得该新的网络用户参与评论的所有新闻，采用获得归一化之后的自变量，利用训练得到的模型实现对网络用户人格的自动识别。本发明对人格的自动识别，无需用户自我报告，时效性高；对用户没有任何干扰，生态效度高；可以做到大规模用户人格的自动识别；人格识别效率提高；满足在新闻网站场景下对人员人格特征的监测要求。